NLP ve NLU: Bir Dili Anlamaktan İşlenmesine

Yapay zeka hayatımızın giderek daha önemli bir parçası haline geliyor. Ancak konu insan dilini anlamaya gelince, teknoloji hala bize tüm cevapları verebilecek noktada değil.

1950'lerden beri, bilgisayar ve dil, basit girdi elde etmekten karmaşık metinlere kadar birlikte çalışıyor. Makinelerin yeterince zeki olup olmadığını anlamak için Turing testini yapan Alan Turing'di.

Bu nedenle şirketler metinden bilgi çıkarmak için doğal dil işlemeyi kullanıyor.

AI ve makine öğrenimi (ML), NLU (doğal dil anlama), NLP ((doğal dil işleme) ve NLG (doğal dil oluşturma) ile kullanıcının ne istediğini anlamada önemli bir rol oynamıştır.

Ayrıca, NLU ve NLG, NLP'nin giderek daha önemli hale gelen parçalarıdır. Bu teknolojiler, metnin anlamını belirlemek için birçok yönden kullanılabilen makine öğrenimini kullanır.

Peki, NLU ve NLP arasındaki fark nedir? Bunu anlamak için öncelikle her bir terimin ne anlama geldiğini bilmemiz ve herhangi bir belirsizliği netleştirmemiz gerekir.

Bu blog makalesinde, NLU ve NLP arasındaki farkı vurguladık ve nüansları anladık.

Doğal Dil İşleme Nedir?

NLP veya doğal dil işleme, doğal insan dili verilerini modellemeyi amaçlayan hesaplamalı dilbilimden geliştirilmiştir.

Ayrıca NLP, büyük miktarda insan verisini işler ve makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinin kullanımına odaklanır.

Bilgisayar bilimi, bilgi sistemleri, dilbilim, iletişim ve felsefede yaygın olarak kullanılır.

NLP, hesaplamalı dilbilim, sözdizimi analizi, konuşma tanıma, makine çevirisi ve daha fazlasını içeren birçok alt alana sahiptir.

Doğal dil işleme, yapılandırılmamış metni alıp doğru bir biçime veya yapılandırılmış bir metne dönüştürerek çalışır. Kullanıcının bir şey söylediğinde ne demek istediğini anlamak için algoritmayı oluşturarak ve modeli analiz edilen büyük miktarda veri üzerinde eğiterek çalışır.

Çeşitli varlıkları bir araya getirerek ve tanımlayarak (varlık tanıma olarak adlandırılır) ve kelime kalıplarını tanımlayarak çalışır. Sözcük kalıpları, simgeleştirme, kök çıkarma ve lemmatizasyon gibi yöntemler kullanılarak tanımlanır.

NLP, ayrıştırma, konuşma tanıma, konuşmanın bir bölümünü etiketleme ve bilgi çıkarma gibi çeşitli görevleri üstlenir.

Gerçek dünyada NLP, metin özetleme, duygu analizi, konu çıkarma, adlandırılmış varlık tanıma, konuşma bölümleri etiketleme, ilişki çıkarma, kök çıkarma, metin madenciliği, makine çevirisi ve otomatik soru yanıtlama ve ayrıca ontoloji popülasyonu için kullanılır. , dil modelleme ve diğer dille ilgili görevler.

Doğal dil anlayışı nedir?

NLU, cümlelerin anlamını anlamak için metnin anlamsal analizini kullanan doğal dil işlemenin bir alt kümesidir .

Aynı metnin birçok anlamı olması, farklı kelimelerin aynı anlama gelmesi veya duruma göre anlamın değişmesi mümkündür.

NLU algoritmaları, bir cümlenin ne dediğini anlamak kadar basit veya iki kişi arasındaki diyaloğu anlamak kadar karmaşık olan bir girdi metnini biraz anlamak için hesaplama yöntemlerini kullanarak farklı kaynaklardan gelen metni işler.

Metninizi makine tarafından okunabilir bir biçime dönüştürür.

Örneğin insanların sosyal medya paylaşımlarında söylediklerini tanıma ve anlama sürecidir.

Bu nedenle, NLU metni anlamak ve bir sonuç üretmek için hesaplama yöntemlerini kullanır.

NLU, iki kişi arasındaki diyaloğu anlamak, birinin belirli bir durum hakkında nasıl hissettiğini anlamak ve diğer benzer senaryolar dahil olmak üzere birçok farklı şekilde kullanılabilir.

NLU'yu anlamak için üç dil düzeyi vardır:

• Sözdizimi: Bu, cümlelerin nasıl kurulduğunu ve dilbilgisinin doğru kullanılıp kullanılmadığını anlama sürecidir. Örneğin, bir cümlenin anlamlı olup olmadığını anlamak için bağlam içinde düşünülmeli ve sözdizimi analiz edilmelidir.
• Semantik: Ses tonu veya iki kişi arasındaki kelime seçimi gibi bağlamsal anlam ayrıntılarını içeren metne baktığımızda. Bu veri parçaları, aynı konuşma parçasının içinde bulunduğu tüm olası bağlamlardan sonuçlar üretmek için bir NLU algoritması için de kullanılabilir.
• Pragmatik analiz: Bağlamı ve metnin neyi başarmaya çalıştığını anlamaya yardımcı olur.
• Kelime anlamı belirsizleştirme , cümlelerdeki kelimelerin anlamlarını belirleme sürecidir. Bağlamına göre bir kelimeye anlam verir.

Hem NLP'ye hem de NLU'ya ihtiyacımız var mı?

Evet, NLU ve NLP birlikte çalışır. Ayrıca, NLP ve NLU terimleri birbirinin yerine kullanılır.

Daha karmaşık NLP modelleri oluşturmak için birlikte çalışırlar. Bunun yaygın bir örneği, bir metnin arkasındaki duygusal anlamı belirlemek için hem NLP hem de NLU algoritmalarını kullanan duygu analizidir.

Hem NLP hem de NLU ilişkili olsa da amaçları farklıdır. Ancak, NLP ve NLU farklı veri madenciliği teknikleridir.

Doğal dil anlama, bir makinenin bir kullanıcının sorgusunu veya isteğini yorumladığı ve kullanıcının niyetini anlamak için duygu analizi, konuşma parçası etiketleme, konu sınıflandırması ve diğer makine öğrenimi tekniklerini kullandığı süreçtir.

NLP modelleri cümlelerin anlamını açıklamak için tasarlanırken, NLU modelleri metnin anlamını kavramlar, ilişkiler ve nitelikler açısından tanımlamak için tasarlanmıştır.

NLP vs NLU: Fark nedir?

NLU ve NLP arasındaki en büyük fark, NLP'nin doğal dili tanımak ve anlamak için algoritmalar oluşturmaya odaklanması, NLU ise bir cümlenin anlamına odaklanmasıdır.

Diğer bir fark, NLP'nin dili kesip işlemesi, NLU'nun ise dil anlama sağlamasıdır.

Hem NLU hem de NLP, denetimli öğrenmeyi kullanır; bu, modellerini etiketli verileri kullanarak eğittikleri anlamına gelir. Ancak, aralarındaki fark, nasıl yapıldığıdır.

NLU ve NLP arasındaki diğer bir fark, NLU'nun daha çok duygu analizine odaklanmasıdır. Duygu analizi, bir metnin duygusal tonunu belirlemek için metinden bilgi çıkarmayı içerir.

Doğal dil işleme ve doğal dil anlama dili yalnızca bir veri kümesini eğitmekle ilgili değildir. Bilgisayar, büyük miktarda yapılandırılmamış verideki kalıpları tespit etmek için NLP algoritmalarını kullanır.

NLU, dilin hareketler, yüz ifadesi tanıma vb. gibi birçok bileşenden oluşan karmaşık bir görev olduğunu kabul eder. Ayrıca, NLU, yazılı veya sözlü dil kusurlu olsa bile bilgisayar programlarının dilden amaç çıkarmasına olanak tanır.

NLP ve NLU kullanım örnekleri

İnternetteki verilerin sadece %20'si yapılandırılmış veridir ve analiz için kullanılabilir. Geriye kalan %80'lik kısım ise tahmin yapmak veya algoritma geliştirmek için kullanılamayan yapılandırılmamış verilerdir.

NLP ve NLU tekniklerinin birlikte çalıştığı, devasa yapılandırılmamış veri yığınının AI tarafından erişilebilir hale getirilmesini sağladığı yer burasıdır. Hem NLP hem de NLU, metnin kolay anlaşılması için yapay zeka, dilbilim ve veri bilimi gibi çeşitli disiplinlerden evrimleşmiştir.

Makineler, yapılandırılmamış verilerdeki kalıpları bulmaya yardımcı olur ve bu da insanların bu verilerin anlamını anlamalarına yardımcı olur. NLP ve NLU kullanım örnekleri bugün bu şekilde uygulanmaktadır.

NLP ve NLU'nun bazı yaygın kullanım durumları şunlardır:

1. Kişisel asistanlar (Siri, Alexa ve Google Home)

2. Görüntü ve video tanıma

3. İçerik denetimi

4. Duygu Analizi

NLP ve NLU birlikte

NLP ve NLU, bir dizi sorunun çözülmesine yardımcı olmak için birlikte çalışır. Her ikisi de benzer avantajlar sunar, bu da onları AI'dan yararlanmak isteyen herhangi bir şirket için mükemmel bir seçim haline getirir.

NLP'nin iki ayağı, sözdizimsel analiz ve anlamsal analizdir.

NLP ve NLU'nun avantajlarını birlikte anlamanıza yardımcı olmak için bazı kullanım örneklerine bir göz atalım:

2017'de LinkedIn, NLP ve NLU'yu platformlarına entegre ederek AI yeteneklerini genişletti.

Bu, belirli konularla ilgilenen kişilere alakalı içerik sağlamasına izin verdi. Bu, LinkedIn'in kullanıcılarının deneyimini geliştirmesine ve platformlarından daha fazlasını elde etmelerine olanak tanıdı.

NLP & NLU, çeşitli sektörlerde birlikte çalışır:

1. Finans ve Bankacılık

2. Medya ve Eğlence

3. Devlet ve Sağlık Hizmetleri

4. Perakende ve Tüketim Malları

5. Otomotiv ve Ulaştırma

Doğal dilin geleceği nedir?

İnsanlarla sohbet edebilen bir sohbet robotu oluşturma hedefini sürdüren araştırmacılar, doğal dili işleyebilecek sohbet robotları geliştiriyor.

Nihai hedef, insan konuşmasını anlayabilecek ve buna göre yanıt verebilecek akıllı bir ajan yaratmaktır.

Bu nedenle NLU, NLP ve NLG birlikte çalışır. Aslında, NLU ve NLG'nin bir kombinasyonu bir NLP sistemi verir.

Ancak, gelecekte NLP ve NLU için hala birçok zorluk var. Ana zorluklardan biri, yapay zeka sistemlerine insanlarla nasıl etkileşime girileceğini öğretmektir.

Makine Öğrenimi (ML) AI: Veri Eğitimi

Makine öğrenimi sistemlerinizden en iyi şekilde yararlanmak için makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlamak önemlidir. Bir ML sistemini eğitmek için birkaç farklı aşama vardır: veri toplama, özellik mühendisliği ve model oluşturma.

Ancak, Bilgisayarlar sorunları çözmek için insanlardan çok daha fazla veri kullanır, bu nedenle bilgisayarlar insanlar için insanlar kadar kolay anlaşılmaz. İnsanların sahip olduğu tüm verilere rağmen, dünyamızda neler olup bittiğine dair hala birçok bilgiyi kaçırıyoruz.

Bu nedenle, makine öğrenimi ve veri bilimi ile işlemek için NLP'de yerleşik AI kurallarına ihtiyacımız var.

NLP ve NLU Özeti

Teknolojik gelişmelerle birlikte, NLP ve NLU birçok farklı şekilde kullanılmaktadır, ancak bunlar genellikle birbiriyle bağlantılıdır. Sohbet işlevine sahip bir uygulama oluşturuyorsanız, bu iki terim size tanıdık gelecektir.

Hem NLU hem de NLP, insan dilini anlamada hayati bir rol oynar.

Aralarındaki fark, NLP'nin hemen hemen her tür veriyle çalışabilmesidir, oysa NLU, NLP'nin bir alt kümesidir ve yalnızca yapılandırılmış verilerle sınırlıdır. Başka bir deyişle, NLU konuşmalarının bir parçası olarak tarih ve saatleri kullanabilirken, NLP kullanamaz.

Hem NLP hem de NLU'nun konuşma uygulamaları için kullanılmasına rağmen, kendi kullanımlarının da olduğunu hatırlamak da önemlidir.

SSS

S. Hangisi daha iyi: NLU veya NLP?

Hangisinin daha iyi olduğuna dair kesin bir cevap yok: NLU veya NLP. Bununla birlikte, bu tür eğitimlerin her ikisi de iletişim becerilerini geliştirmek isteyen bireyler için büyük faydalar sağlar.

NLP, nöro-dilbilimsel programlama anlamına gelir ve insanların hedeflerine ulaşmak için düşünme ve iletişim kurma biçimlerini nasıl değiştireceklerini öğrenmelerine yardımcı olan bir eğitim türüdür.

NLU, doğal dil anlayışı anlamına gelir ve insanların çevrelerinde kullanılan dili nasıl anlayacaklarını ve yorumlayacaklarını öğrenmelerine yardımcı olan bir eğitim türüdür.

Her iki eğitim türü de bireylerin iletişim becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmada oldukça etkilidir, ancak aralarında bazı önemli farklılıklar vardır. NLP, NLU'dan daha derinlemesine eğitim sunar ve ayrıca insanlara günlük yaşamlarında nöro-dilsel programlama tekniklerini nasıl kullanacaklarını öğretmeye odaklanır.

S. Makine Öğreniminde NLU nedir?

Doğal dil anlama, makinelerin etraflarında kullanılan dili nasıl anlayacaklarını ve yorumlayacaklarını öğrenmelerine yardımcı olan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Bu tür bir eğitim, iletişim becerilerini geliştirmek isteyen bireyler için son derece faydalı olabilir, çünkü makinelerin insan konuşmasını insanların yapabileceği şekilde işlemesine ve kavramasına olanak tanır.

S. NLG, NLP'nin bir alt kümesi midir?

Doğal dil işleme (NLP), doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil oluşturma (NLG) birbiriyle ilişkili ancak farklı konulardır. NLU ve NLG, NLP'nin yüksek düzeyde bileşenleridir.

S. NLU neden NLG'den daha zordur?

NLU, verileri dilbilgisi kurallarına, söylendiği bağlama göre deşifre eder ve amacı ve varlıkları belirler. Metin, yapılandırılmış verilere dayalı olarak NLG tarafından oluşturulur.